基于RS与GIS的夏尔希里自然保护区植被NPP估测研究

基于RS与GIS的夏尔希里自然保护区植被NPP估测研究

论文摘要

随着RS,GIS和计算机技术的快速发展,利用遥感信息与GIS技术进行植被NPP的测算研究渐趋成熟,成为NPP研究的主导方向。用遥感模型进行估测,不仅实现了植被NPP大范围、多维时空的快速监测,而且,可以正确评价植物群落在自然条件下的生产能力,以便为有关部门制定宏观调控政策及应急性政策提供科学依据。本文以植被生产力NPP遥感估测与分析为研究内容,以地学和生态学知识为基础,利用RS,GIS技术手段,综合遥感光谱数据、DEM数据、统计数据、定位点的实测数据等多源信息,构建了NPP遥感地形模型,计算出夏尔希里自然保护区7月份的植被NPP。其最终目的是完成了夏尔希里自然保护区植被生产力的定量化及评估。在此研究工作中,本文主要做了如下的工作:其一,夏尔希里自然保护区山地植被生产力NPP的实测,为模型的构建提供基础数据;其二,NPP遥感地形模型的构建。首先从遥感影像上提取植被指数信息,然后利用DEM数据提取研究区的高程、坡度、坡向等地形因子信息,最终将这些信息与实测NPP结合,通过相关分析和回归分析,建立NPP与植被指数、地形因子间的回归方程;其三,NPP的测算。夏尔希里自然保护区7月份NPP总量为:7.1075×1010g∕d,平均值为5.4836 g∕(m~2 d),其中夏尔希里地区7月NPP平均值为7.2121 g∕(m~2 d),边境廊道平均值为7.6795 g∕(m~2 d),江巴斯地区平均值为1.5594 g∕(m~2 d)。保护区NPP最高值达152.5010 g∕(m~2 d);其四,NPP空间分析及变化规律。NPP在空间分布上总体趋势是随着植被覆盖度的变化而变化,随着生态景观的变化而变化;不论垂直变化、经向变化还是纬向变化,都具有NPP先增大后减小的趋势;不论垂直变化、经向变化还是纬向变化,NPP为0或NPP最低值都集中出现在海拔3300以上的高寒区。当前,NPP估测研究中,大多数模型都以气候、土壤、水分为主要因子来构建模型,或者以植被指数结合温度、降水,土壤等非地形因子来构建模型,而且研究尺度较大,利用地形因子与植被指数结合构建模型来研究山地小尺度NPP的不多见。从某种意义上来说,本文是在进行一种新的尝试,技术和理论还存在一定的问题。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 文献综述
  • 1 研究区概况及研究方法
  • 1.1 研究区概况
  • 1.2 研究目的及意义
  • 1.3 研究方法与论文结构
  • 2 NPP 影响因子
  • 2.1 气候
  • 2.2 土壤
  • 2.3 地形
  • 2.4 植物特性
  • 3 数据收集与遥感图像处理
  • 3.1 数据收集
  • 3.2 遥感数据预处理
  • 3.3 图像噪声处理
  • 4 NPP 遥感模型的构建及NPP 遥感估测
  • 4.1 遥感植被指数信息提取
  • 4.2 NPP 遥感地形模型的构建
  • 4.3 NPP 遥感估测
  • 5 NPP 空间变化分析
  • 5.1 NPP 基本状况
  • 5.2 NPP 垂直变化分析
  • 5.3 NPP 纬向变化分析
  • 5.4 NPP 经向变化分析
  • 6 结论与展望
  • 6.1 主要工作及结论
  • 6.2 存在的问题及展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  

    基于RS与GIS的夏尔希里自然保护区植被NPP估测研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢